机器学习小组知识点5：随机梯度下降（SGD）以及与批量梯度下降(BGD)的比较

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#机器学习 #上海交通大学 #免费 #SGD-BGD

本文档详细介绍了随机梯度下降(SGD)及其与批量梯度下降(BGD)的区别，旨在帮助读者理解这两种优化算法的不同之处及应用场景。

该文档不仅包含了SGD更有与BGD的比较，希望同学们多多反馈！
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致谢：感谢上海交通大学熊均达同学为本资源的整理和归纳，另外感谢肖凯博士对本资源，再次致以诚挚的感谢！

随机梯度下降和批量梯度下降的原理和区别
PANHUBO的博客
07-15 4448
在默认读者已经有一定的数学基础和算法基础的前提下，废话少说，直接上干货。 1，Batch gradient descent 最外层的Repeat until convergence，就是可以设置收敛条件的。 下面一点代码来解释这个公式： 这里设置循环100000代，在这里默认程序跑到100000代就收敛了，并且预测的和实际的之要大于0.000000001。 看j循环：q[j]
机器学习小组知识点4&5:批量梯度下降法(BGD)和随机梯度下降法(SGD)的代码实现Matlab版
Eric2016_Lv的博客
10-19 7032
这里趁着脑子还清醒就把代码敲出来了： 亲测是没有bug的，欢迎大家来找虫。clear all close all clc%% initialization % input x & y x1 = [1 3 2104]; y1 = 400; x2 = [1 3 1600]; y2 = 330; x3 = [1 3 2400]; y3 = 369;
[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
weixin_34319817的博客
12-30 549
　　在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 　　下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 　　一般线性回归函数的假设函数为： $h_{\theta}=\sum_{j=0}^{n}\theta_{j}x_{j}$ 　　对应的能量函数（损失函数）形式为： $J_{train}...
梯度下降、随机梯度下降(SGD)、批量梯度下降(BGD)的对比
shuiziliu1025的博客
08-15 975
转载自：http://blog.youkuaiyun.com/lilyth_lilyth/article/details/8973972梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种不同的迭代求解思路，下面从公式和实现的角度对两者进行分析。 下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，theta是参数，要迭代求解的值，theta求解出来了那最终要拟合的函
随机梯度下降
Iceforest的博客
05-15 847
随机梯度下降(SGD)是一种简单但又非常高效的方法，主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如(线性)支持向量机和Logistic 回归。 尽管 SGD 在机器学习社区已经存在了很长时间, 但是最近在 large-scale learning （大规模学习）方面 SGD 获得了相当大的关注。 Stochastic Gradient Descent （随机梯度下降法）的优势: ...
Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降法-R实现
weixin_30364147的博客
06-05 715
随机梯度下降法 【转载时请注明来源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者，水平有限，欢迎交流指正。 批量梯度下降法在权值更新前对所有样本汇总误差，当样本较多时，其计算量就会非常大。 随机梯度下降法的权值更新是通过单个的样本进行更新，每读取一条样本数据就对所有权值进行一次更新，然后判断是否收敛，若不收敛则...
机器学习小组知识点4：批量梯度下降算法(BGD)
10-18
### 机器学习小组知识点4：批量梯度下降算法(BGD) #### 一、梯度下降算法简介 梯度下降算法是一种被广泛应用于机器学习和深度学习领域的优化算法，主要用于求解损失函数（或成本函数）的最小值。该算法通过迭代的...
2、医疗数字领域机器学习应用：梯度下降与全连接神经网络解析
最新发布
yhn456789的博客
09-01 20
本文深入探讨了机器学习在医疗数字领域的应用，重点解析了梯度下降算法与全连接人工神经网络（FCN）的原理、实现及面临的挑战。文章介绍了批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降三种优化方法，并分析其性能差异。针对FCN在处理胸部X光图像时存在的高维输入与信息丢失问题，讨论了特征提取的局限性及其改进思路。同时，阐述了训练过程中的关键参数调整策略，并通过流程图总结了模型训练的整体流程。最后展望了未来在神经网络架构、多模态数据融合和训练优化方向的发展潜力。
详解随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）
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YGQ_qq_1435471912
03-02 5万+
深度学习最常用的优化方法就是随机梯度下降法，但是随机梯度下降法在某些情况下会失效，这是为什么呢？带着这个问题我们接着往下看。 一个经典的例子就是假设你现在在山上，为了以最快的速度下山，且视线良好，你可以看清自己的位置以及所处位置的坡度，那么沿着坡向下走，最终你会走到山底。 ∑i=1n∇θf(θ;xi,yi)+∇θϕ(θ) \sum_{i=1}^{n} \nabla_{\theta} f\left(\theta ; x_{i}, y_{i}\right)+\nabla_{\theta} \phi(\theta
批量随机梯度下降法在回归模型中的应用
在“机器学习算法基础-批量随机梯度下降法回归法”这一主题下，涉及的知识点主要包括：梯度下降法的基本原理、批量梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、小...
批量梯度下降的python实现
08-16
批量梯度下降的python实现, data.csv示例: 32.502345269453031,31.70700584656992 53.426804033275019,68.77759598163891 61.530358025636438,62.562382297945803 47.475639634786098,71.546632233567777 59.813207869512318,87.230925133687393 55.142188413943821,78.211518270799232 52.211796692214001,79.64197304980874 39.299566694317065,59.171489321869508 48.10504169176825,75.331242297063056 52.550014442733818,71.300879886850353 45.419730144973755,55.165677145959123 54.351634881228918,82.478846757497919 44.164049496773352,62.008923245725825 58.16847071685779,75.392870425994957 56.727208057096611,81.43619215887864 48.955888566093719,60.723602440673965 44.687196231480904,82.892503731453715
5批量梯度下降和随机梯度下降阐述和比较
10-21
机器学习 SGD BGD 批量梯度下降 随机梯度下降
tensorflow2 5种优化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鸢尾花数据集中的对比.docx
05-01
tensorflow2 5种优化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鸢尾花数据集中的对比，word 文档。
是使得代价函数最小码 随机梯度下降_利用梯度下降法学习线性回归模型(结合R语言)...
weixin_36295500的博客
01-13 401
线性回归是最简单的机器学习算法，许多博客已经讲了很清楚了，而这其中有许多是参考了Andrew Ng（吴恩达）的教学视频。这篇文章以简洁的方式回顾利用梯度下降法学习线性回归模型。需要注意的是，与统计中经典的回归分析不同，机器学习是给计算机以训练集，让它“学习”出模型，而经典的回归分析则是人为地“估计”出回归系数。并且，机器学习无需经典的回归分析中繁琐的条件（Gauss-Markov假定等），适用性更...
梯度下降算法-R语言
yuanhangzhegogo的专栏
10-30 1万+
#读取自变量、因变量数据 x<-read.table("ex2x.txt") y<-read.table("ex2y.txt") Y=y[[1]] m<-length(y[[1]]) #自变量增加一列构造矩阵 x1<-rep(1,m) x2<-x[[1]] X<-data.frame(x1,x2) X<-as.matrix(X) #初始化参数 theta<-matrix(c(0,0),ncol=1
笔记: 随机梯度下降参数求解实现
chen_holy的博客
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""" 随机梯度下降 描述：每次选取一个样本参与梯度计算 场景：一元线性回归 """ import numpy as np np.random.seed(1) X = 2 * np.random.rand(100, 1) X = np.c_[np.ones((100, 1)), X] Y = 4 + 3 * np.random.randn(100, 1) m = 100 # 样本数 the...
梯度下降法
09-21 494
梯度下降法 梯度下降算法是批量梯度下降算法（BGD）、随机梯度下降算法（SGD）、小批量随机梯度下降（MSGD）算法的总称 批量梯度下降算法是对所有样本求平均梯度后更新，随机梯度下降算法是随机选取一个样本计算梯度更新，小批量随机梯度下降算法是随机将所有样本分为几部分，然后选择一份求平均梯度更新。   对批量梯度下降法和随机梯度下降法的总结： 批量梯度下降---最小化所有训练样本的损失
Deep learning之梯度下降（BGD/SGD）
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问题 简单来说，有一堆实数数据，数据的格式如下： x1,x2,x3,⋯,xn,y 所有的这些数据称为训练集，其中x称为feature，y称为target。 现在又有一些数据： x1,x2,x3,⋯,xn 需要做的是根据这些x的值，推测出y的值。 解决方法 Overdetermined Equations 假设y是x的线性函数（顺便说一句lr中的linear是对于θ而言的，并非针对
Batch Gradient Descendent (BGD) & Stochastic Gradient Descendent (SGD)
weixin_30319153的博客
10-19 95
SGD, BGD初步描述 （原文来自：http://blog.youkuaiyun.com/lilyth_lilyth/article/details/8973972，@熊均达@SJTU 做出解释及说明） 梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数（注意Risk Function和Cost Function在本文中其实指的一个意思，在不同应用领域里面可能叫法会有所不同。解释...
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